Was sind Open-Source-LLMs für die Wissensgraphenkonstruktion?
Open-Source-LLMs für die Wissensgraphenkonstruktion sind spezialisierte große Sprachmodelle, die darauf ausgelegt sind, Informationen zu extrahieren, zu strukturieren und in miteinander verbundene Wissensrepräsentationen zu organisieren. Diese Modelle zeichnen sich durch die Identifizierung von Entitäten, Beziehungen und semantischen Verbindungen aus unstrukturiertem Text, Dokumenten und multimodalen Inhalten aus. Mithilfe fortschrittlicher Reasoning-Architekturen, Reinforcement Learning und strukturierter Ausgabegenerierung wandeln sie Rohdaten in graphenbasierte Wissensstrukturen um. Sie fördern die Zusammenarbeit, beschleunigen die Integration von Unternehmensdaten und demokratisieren den Zugang zu leistungsstarken Werkzeugen zur Wissensextraktion, wodurch eine breite Palette von Anwendungen ermöglicht wird, von Unternehmenswissensbasen bis hin zu wissenschaftlicher Forschung und intelligenten Suchsystemen.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528 ist ein Reasoning-Modell, das durch Reinforcement Learning (RL) angetrieben wird und über insgesamt 671 Milliarden Parameter in einer Mixture-of-Experts-Architektur verfügt. Es erreicht eine Leistung, die mit OpenAI-o1 in Mathematik-, Code- und Reasoning-Aufgaben vergleichbar ist. Mit einer Kontextlänge von 164K zeichnet es sich durch komplexe Reasoning-Workflows aus und ist somit ideal für die Extraktion von Multi-Hop-Beziehungen und den Aufbau umfassender Wissensgraphen aus großen Dokumentsammlungen.
DeepSeek-R1: Erstklassiges Reasoning für komplexe Wissensextraktion
DeepSeek-R1-0528 ist ein Reasoning-Modell, das durch Reinforcement Learning (RL) angetrieben wird und die Probleme der Wiederholung und Lesbarkeit angeht. Vor dem RL integrierte DeepSeek-R1 Cold-Start-Daten, um seine Reasoning-Leistung weiter zu optimieren. Es erreicht eine Leistung, die mit OpenAI-o1 in Mathematik-, Code- und Reasoning-Aufgaben vergleichbar ist, und hat durch sorgfältig entwickelte Trainingsmethoden die Gesamteffektivität verbessert. Mit seiner massiven 671B MoE-Architektur und einem 164K Kontextfenster zeichnet sich DeepSeek-R1 durch das Verständnis komplexer Beziehungen, die Durchführung mehrstufiger Reasoning-Prozesse und die Extraktion strukturierten Wissens aus – was es zum Goldstandard für den Aufbau anspruchsvoller Wissensgraphen aus verschiedenen Datenquellen macht.
Vorteile
- Modernste Reasoning-Fähigkeiten für die Extraktion komplexer Entitätsbeziehungen.
- 164K Kontextlänge verarbeitet große Dokumente und Codebasen.
- MoE-Architektur mit 671 Milliarden Parametern liefert außergewöhnliche Leistung.
Nachteile
- Höhere Rechenanforderungen aufgrund der Modellgröße.
- Premium-Preise von 2,18 $/M Ausgabetokens von SiliconFlow.
Warum wir es lieben
- Seine unvergleichliche Reasoning-Tiefe und das massive Kontextfenster machen es zur ultimativen Wahl für den Aufbau umfassender, mehrschichtiger Wissensgraphen aus komplexen Datenquellen.
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22B verfügt über eine Mixture-of-Experts-Architektur mit insgesamt 235 Milliarden Parametern und 22 Milliarden aktivierten Parametern. Es unterstützt einzigartig den nahtlosen Wechsel zwischen Denkmodus für komplexe logische Schlussfolgerungen und Nicht-Denkmodus für effiziente Verarbeitung. Das Modell zeichnet sich durch Agentenfunktionen für die präzise Integration mit externen Tools aus und unterstützt über 100 Sprachen, was es ideal für die mehrsprachige Wissensgraphenkonstruktion macht.
Qwen3-235B-A22B: Vielseitiges Reasoning mit Agentenfunktionen
Qwen3-235B-A22B ist das neueste große Sprachmodell der Qwen-Serie und verfügt über eine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur mit insgesamt 235 Milliarden Parametern und 22 Milliarden aktivierten Parametern. Dieses Modell unterstützt einzigartig den nahtlosen Wechsel zwischen Denkmodus (für komplexe logische Schlussfolgerungen, Mathematik und Codierung) und Nicht-Denkmodus (für effiziente, allgemeine Dialoge). Es zeigt deutlich verbesserte Reasoning-Fähigkeiten, eine überlegene Ausrichtung an menschlichen Präferenzen in kreativem Schreiben, Rollenspielen und mehrstufigen Dialogen. Das Modell zeichnet sich durch Agentenfunktionen für die präzise Integration mit externen Tools aus und unterstützt über 100 Sprachen und Dialekte mit starken mehrsprachigen Anweisungsfolge- und Übersetzungsfähigkeiten. Mit einer Kontextlänge von 131K ist es perfekt geeignet, um strukturiertes Wissen aus verschiedenen mehrsprachigen Quellen zu extrahieren und in externe Wissensbasen zu integrieren.
Vorteile
- Dual-Modus-Betrieb optimiert sowohl für komplexe Schlussfolgerungen als auch für effiziente Verarbeitung.
- Überlegene Agentenfunktionen ermöglichen eine nahtlose Tool-Integration für die Wissensextraktion.
- Mehrsprachige Unterstützung in über 100 Sprachen für die globale Wissensgraphenkonstruktion.
Nachteile
- Erfordert Verständnis der Auswahl zwischen Denk- und Nicht-Denkmodus.
- 131K Kontext ist kleiner als bei einigen Konkurrenten für extrem lange Dokumente.
Warum wir es lieben
- Seine einzigartige Dual-Modus-Architektur und außergewöhnlichen Agentenfunktionen machen es zur perfekten Wahl für den Aufbau dynamischer, tool-integrierter Wissensgraphen über mehrere Sprachen hinweg.
GLM-4.5
GLM-4.5 ist ein grundlegendes Modell, das speziell für KI-Agenten-Anwendungen entwickelt wurde und auf einer Mixture-of-Experts-Architektur mit insgesamt 335 Milliarden Parametern basiert. Es wurde umfassend für die Tool-Nutzung, Web-Browsing, Softwareentwicklung und Front-End-Entwicklung optimiert, was eine nahtlose Integration mit Coding-Agenten ermöglicht. GLM-4.5 verwendet einen hybriden Reasoning-Ansatz für komplexe Reasoning-Aufgaben und alltägliche Anwendungsfälle, wodurch es für Workflows zur Wissensgraphenkonstruktion äußerst effektiv ist.
GLM-4.5: Agent-First-Architektur für die Wissensintegration
GLM-4.5 ist ein grundlegendes Modell, das speziell für KI-Agenten-Anwendungen entwickelt wurde und auf einer Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur mit insgesamt 335 Milliarden Parametern basiert. Es wurde umfassend für die Tool-Nutzung, Web-Browsing, Softwareentwicklung und Front-End-Entwicklung optimiert, was eine nahtlose Integration mit Coding-Agenten wie Claude Code und Roo Code ermöglicht. GLM-4.5 verwendet einen hybriden Reasoning-Ansatz, der es ihm ermöglicht, sich effektiv an eine Vielzahl von Anwendungsszenarien anzupassen – von komplexen Reasoning-Aufgaben bis hin zu alltäglichen Anwendungsfällen. Mit einer Kontextlänge von 131K und tiefer Agentenoptimierung zeichnet es sich durch die Orchestrierung mehrstufiger Wissensextraktions-Workflows, die Integration externer Datenquellen und die Generierung strukturierter Ausgaben für die Wissensgraphenpopulation aus.
Vorteile
- Speziell für KI-Agenten-Workflows und Tool-Integration entwickelt.
- Hybrides Reasoning passt sich unterschiedlicher Komplexität bei Wissensextraktionsaufgaben an.
- 335 Milliarden MoE-Parameter liefern leistungsstarke Performance.
Nachteile
- Agentenorientiertes Design kann eine Lernkurve für traditionelle NLP-Aufgaben mit sich bringen.
- Die Kontextlänge ist ausreichend, aber nicht führend für extrem große Dokumente.
Warum wir es lieben
- Seine Agent-First-Architektur und das hybride Reasoning machen es zur idealen Wahl für den Aufbau intelligenter, selbstgesteuerter Wissensgraphenkonstruktions-Pipelines, die autonom mit mehreren Datenquellen interagieren können.
LLM-Modellvergleich für die Wissensgraphenkonstruktion
In dieser Tabelle vergleichen wir die führenden Open-Source-LLMs des Jahres 2025 für die Wissensgraphenkonstruktion, jedes mit einzigartigen Stärken. DeepSeek-R1 bietet eine unübertroffene Reasoning-Tiefe mit dem größten Kontextfenster. Qwen3-235B-A22B bietet außergewöhnliche mehrsprachige und Agentenfunktionen mit flexiblem Dual-Modus-Betrieb. GLM-4.5 liefert eine speziell entwickelte Agentenarchitektur für autonome Wissensextraktions-Workflows. Diese Gegenüberstellung hilft Ihnen, das richtige Modell für Ihre spezifischen Anforderungen an die Wissensgraphenkonstruktion auszuwählen.
| Nummer | Modell | Entwickler | Untertyp | Preise (SiliconFlow) | Kernstärke |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | Reasoning-Modell | 0,50 $ Eingabe / 2,18 $ Ausgabe pro M Tokens | Erstklassiges Reasoning mit 164K Kontext |
| 2 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | MoE Reasoning-Modell | 0,35 $ Eingabe / 1,42 $ Ausgabe pro M Tokens | Mehrsprachige + Agentenfunktionen |
| 3 | GLM-4.5 | zai | KI-Agenten-Modell | 0,50 $ Eingabe / 2,00 $ Ausgabe pro M Tokens | Agent-First-Architektur |
Häufig gestellte Fragen
Unsere Top-Drei-Auswahl für 2025 sind DeepSeek-R1, Qwen3-235B-A22B und GLM-4.5. Jedes dieser Modelle zeichnete sich durch seine außergewöhnlichen Reasoning-Fähigkeiten, die Generierung strukturierter Ausgaben und einzigartige Ansätze zur Extraktion von Entitäten und Beziehungen aus – kritische Anforderungen für den Aufbau umfassender Wissensgraphen.
Unsere detaillierte Analyse zeigt mehrere führende Modelle für unterschiedliche Anforderungen. DeepSeek-R1 ist die erste Wahl für komplexe, mehrschichtige Wissensextraktion, die tiefes Reasoning und große Kontextfenster erfordert. Für mehrsprachige Wissensgraphen mit Agentenintegration bietet Qwen3-235B-A22B unübertroffene Vielseitigkeit. Für autonome, tool-integrierte Extraktions-Workflows ist die Agent-First-Architektur von GLM-4.5 die beste Wahl.